摘要：作为一种新兴的机器学习算法，支持向量机在损伤识别中已显示出其回归能力的优越性。将模态曲率改变率作为损伤识别特征参数，提出了基于支持向量机的大跨度拱桥损伤识别方法。首先应用模态曲率改变率进行损伤定位识别，然后重新构造训练样本，利用最小二乘支持向量机方法进行大跨度拱桥的损伤程度识别，该方法在较少的样本条件下，取得了非常接近目标值的识别效果。通过与RBF神经网络的训练结果进行对比，验证了本文方法的精确性。

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